【一看就懂】ravel()、flatten()、squeeze()，reshape()的用法与区别

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ravel(),flatten(),squeeze()三个都有将多维数组转化为一维数组的功能：

• ravel(): 不会产生原来数据的副本
• flatten（）：返回源数据副本
• squeeze（）：只能对维度为1的维度降维
• reshape(-1)：可以拉平多维数组
• PyTorch中还有view也有reshape的效果：
  下面我一个一个来对比

ravel()

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr)
print('-'*20)
print(arr.ravel())
print('-'*20)
print(arr.ravel().reshape(3,4))

结果：

flatten()

squeeze()

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr)
print('-'*20)
print(arr.squeeze())
print('-'*20,'squeeze()不能一维化（3,4）的矩阵')
print(arr.reshape(12,1))
print('-'*20)
print(arr.reshape(12,1).squeeze())
print('-'*20,'squeeze()只能一维化有维度是1的矩阵')

结果：

reshape（-1）

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr)
print('-'*20)
print(arr.reshape(-1))
print('-'*20)

结果：

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